Placid.app MCP 服务器

“Placid.app” MCP 服务器能做什么？

Placid.app MCP 服务器是针对 Placid.app API 开发的模型上下文协议（MCP）实现。该服务器作为桥梁，使 AI 助手和客户端能够以编程方式列出可用设计模板并生成图像或视频创意。通过将 Placid 强大的模板和媒体生成能力以 MCP 工具形式暴露，它让 AI 驱动的开发工作流实现高效创意自动化。开发者可利用此服务器自动化营销媒体创作、动态填充模板内容、管理设计资产，并实现安全的 API token 管理与健壮的错误处理。服务器为在 LLM 场景下直接集成视觉与视频资产生成提供了一种高效方式。

提示模板列表

在现有文档或代码中未提及任何明确的提示模板。

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资源列表

文档或代码中未描述任何明确的资源。

工具列表

• placid_list_templates
  列出可用的 Placid 模板，可按集合 ID、自定义引用数据或标签筛选。返回模板详情，包括标题、ID、预览图片、可用图层及标签。

其他工具（如用于生成图像/视频等）由功能推断存在，但在 README 或代码片段中未明确记录。

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该 MCP 服务器的用例

• 自动化营销内容创作
  开发者可通过编程填充模板细节和资产，自动生成品牌活动图像和视频。
• 动态社交媒体资产生成
  利用最新内容和模板库，快速生成可分享的社交媒体视觉，优化内容生产流程。
• 个性化创意制作
  通过将用户数据与设计模板合并，为用户创建个性化视频或图片，适用于邮件活动或产品推荐。
• 模板管理与探索
  列出并探索可用的 Placid 模板，可按标签或集合筛选，选择最适合的创意任务模板。
• 集成到 LLM 设计工具
  作为 AI 助手或 LLM 应用的后端，为需要即时生成和推荐创意资产的场景赋能。

如何配置

Windsurf

1. 在你的系统上确保已安装 Node.js（v18+）。
2. 打开 Windsurf 配置文件。
3. 按如下 JSON 片段添加 Placid MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 验证服务器已运行并可访问。

Claude

1. 如未安装 Node.js（v18+），请先安装。
2. 使用推荐的安装命令：

   npx -y @smithery/cli install @felores/placid-mcp-server --client claude
   

3. 或手动在 Claude Desktop 设置中添加如下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存设置并重启 Claude。
5. 确认 Placid MCP 服务器可用。

Cursor

1. 确保已安装 Node.js（v18+）。
2. 打开 Cursor 的配置文件。
3. 在 mcpServers 对象中插入以下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 检查服务器连接。

Cline

1. 如有需要，安装 Node.js（v18+）。
2. 编辑 Cline 设置文件，加入如下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "placid": {
         "command": "npx",
         "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
         "env": {
           "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. 保存文件并重启 Cline。
4. 确保 Placid MCP 服务器已注册。

API 密钥安全

始终在配置中通过环境变量安全存储 API 密钥：

{
  "mcpServers": {
    "placid": {
      "command": "npx",
      "args": ["@felores/placid-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "PLACID_API_TOKEN": "your-api-token"
      },
      "inputs": {
        // 如有需要，可添加其他配置项
      }
    }
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，首先添加 MCP 组件并连接到你的 AI Agent：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区，使用如下 JSON 格式插入你的 MCP 服务器信息：

{
  "placid": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI Agent 即可作为工具使用该 MCP，拥有其全部功能和能力。请记得将 “placid” 替换为你的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

根据可用信息，Placid.app MCP 服务器是一个专注实用的创意自动化工具，但在资源、提示模板及采样等高级 MCP 特性方面缺乏详细文档。

我们的看法

该 MCP 服务器非常适合需要创意自动化和模板管理的团队，并可集成 LLM。其文档对于部署足够清晰，但在提示、资源和高级 MCP 功能上细节不足。整体来看，功能稳定，满足预期用途，但与部分功能更丰富的替代品相比，特性略有不足。

MCP 评分

评分：6/10
该项目实用且开源，部署流程清晰，至少有一个有效工具，但若能增加更详尽的文档及高级 MCP 特性将更佳。